T‐helper type 2‐dependent early recruitment of antigen non‐specific CD4<sup>+</sup> T cells in experimental asthma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Following antigen challenge, adoptively transferred antigen-specific CD4(+) T cells induce allergic airway inflammation, comprised primarily of an increase in lymphocytes and eosinophils. OBJECTIVE: Our goal was to better understand the contribution of the GATA-3 transcription factor to the ability of adoptively transferred T cells to induce airway inflammation in the Brown Norway rat model of adoptively transferred asthma. METHODS: We transduced antigen-stimulated CD4+ T cells with recombinant retroviruses encoding enhanced green fluorescent protein (EGFP) only or EGFP and the GATA-3 transcription factor. Each population of transduced cells was adoptively transferred to naïve recipients that were then challenged with antigen. Airway inflammatory responses were then quantified. RESULTS: Our data indicate that T cells transduced with retroviruses encoding GATA-3 expressed high levels of GATA-3 protein as well as T-helper type 2 cytokines. Following adoptive transfer and airway antigen challenge, these gene-modified T cells induced robust inflammatory responses in the lungs and draining lymph nodes. Increased numbers of total inflammatory cells and eosinophils were recovered in the bronchoalveolar lavage fluid (BALF). In addition, the number of antigen non-specific CD4+ T cells recovered in the BALF as well as the lung and draining lymph nodes was enhanced in recipients of GATA-3 overexpressing T cells following antigen challenge. Nevertheless, the transduced CD4+ T cells comprised only a small percentage of the population of CD4+ T cells infiltrating the lung and were not detectable at all in the draining lymph nodes. CONCLUSION: These data provide evidence that GATA-3 plays a significant role in the ability of antigen-specific T cells to amplify allergic inflammatory responses in vivo by promoting the recruitment of endogenous antigen non-specific T cells to the lung.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».